【事件の表示】
　平成　１年特許願第５０４９８８号「ニューラル・ネットワークを利用した自動細胞学的検体分類システム及び分類方法」拒絶査定に対する審判事件［平成　１年１０月１９日国際公開、ＷＯ８９／０９９６９、平成　４年　３月　５日国内公表、特表平　４−５０１３２５］について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１．手続の経緯・本願発明
　本願は、１９８９年３月２４日（パリ条約による優先権主張１９８８年４月８日、アメリカ合衆国）を国際出願日とする出願であって、その請求項１に係る発明（以下、本願発明という。）は、平成１０年１１月１２日付けの手続補正書によって補正された明細書及び図面の記載からみて、その特許請求の範囲の請求項１に記載された
「（ａ）細胞が単一層以外の形態に置かれる可能性のある全体的に不規則な配置状態の細胞及びその他の物質を含む細胞学的検体の少なくとも一部分の視野を得るための顕微鏡手段と、
（ｂ）この視野の画像を作成するカメラ手段と、
（ｃ）この画像のデジタル表示を作成する画像デジタル化装置と、
（ｄ）細胞学的検体の上記デジタル表示内の対象物を検出可能な特徴に基づいて対象物を調べ、所定の細胞タイプらしい細胞及び最初の判断でこの所定の細胞タイプの特徴を持っていると思われる他の細胞及び物質を検出する第１分類装置と、及び
（ｅ）上記第１分類装置により検出された対象物の中で上記所定の細胞タイプの細胞を上記の細胞及び物質から識別する第２分類装置とからなり、
　上記第２分類装置が、ニューロコンピュータを有し、このニューロコンピュータに上記所定の細胞タイプの特徴が提供されトレーニングされるようになっていることを特徴とする細胞学的検体分類装置。」にあると認める。
２．引用例
　これに対して、原審の拒絶の理由に引用された、テレビジョン学会技術報告 Vol.1 No.8 （1978年１月）渡辺貞一他「子宮癌プレスクリーニング装置：CYBEST」ｐ25-28（以下、引用例１という。）には、次の事項が記載されている。
（１）ＣＹＢＥＳＴは、・・・子宮頸部細胞の形態的特徴を画像処理とパターン認識の手法を応用して、明かに癌の疑いの無い献体をプレスクリーニングし、検査技師の負担を軽減することを目的とした装置である。（２５頁左欄１０行乃至１５行）
（２）形態的特徴に基づく装置の開発を試みたのは、従来の人による診断方法をそのまま自動化することは、評価が容易でフィードバックがかけ易く、短期間での実用化に適していたからである。（２５頁左欄２４行乃至２８行）
（３）細胞の癌らしさと形態的特徴との関係については、既にいくつかの研究がなされており、細胞核の面積とか細胞核／細胞質面積比、あるいは核内のクロマチン構造が細胞診断に役立つ特徴であることが分かってきていた。我々は、・・・最も有効な形態的特徴は何か・・・について解析を行った。（２５頁右欄８行乃至１５行）
（４）どの特徴が、又はどの組合せが診断に有効であるかを解析するため、”あいまい度”を用いた判別関数を導入し、それぞれの特徴の評価を試みた。（２６頁左欄１行乃至４行）
（５）あいまい度を考慮し、測定可能な範囲内で選んだ有効な特徴は、細胞核面積、濃度、形状及び細胞核／細胞質面積比の４つであった。（２６頁左欄１８行乃至２３行）
（６）形態的特徴による方式では、精密な画像を用いた診断ほど、誤りが少ない。一方、精密な画像の処理は多くの時間を要し、スクリーニング全領域をカバーするのは現実的でない。・・・この問題を解決するため、４μピッチの粗診断と１μピッチの精診断という多段処理方式を採用した。即ち、粗診断では、４μピッチの粗い標本化で全スクリーニング領域を走査（処理量は１／１６となる）し、細胞核の濃度、面積、核／細胞質面積比の３特徴値の線形荷重和による悪性度を計算し、この上位、即ち癌の疑いの濃い細胞を選び出す。精診断では、１μピッチの精い標本化で該当する細胞の領域のみを走査し、上記３つの特徴値を再度求めると共に、核の形状・・・を追加して、より精度の高い悪性度を計算する方法である。（２７頁右欄９行乃至２７行）
（７）図７．に金沢医科大学に設置されたＣＹＢＥＳＴの外観を示す。手前から画像入力部、細胞像解析部、認識判定部である。（２８頁左欄２行乃至５行）
　　上記記載事項から、引用例には
「画像入力部、細胞像解析部、及び認識判定部からなり、子宮頸部細胞の形態的特徴を画像処理とパターン認識の手法を応用して、明かに癌の疑いの無い献体をプレスクリーニングする子宮癌プレスクリーニング装置であって、粗診断では、４μピッチの粗い標本化で全スクリーニング領域を走査（処理量は１／１６となる）し、細胞核の濃度、面積、核／細胞質面積比の３特徴値の線形荷重和による悪性度を計算し、この上位、即ち癌の疑いの濃い細胞を選び出し、精診断では、１μピッチの精い標本化で該当する細胞の領域のみを走査し、上記３つの特徴値を再度求めると共に、核の形状を追加して、より精度の高い悪性度を計算する子宮癌プレスクリーニング装置」（以下、引用例に記載された発明という。）が記載されていると認められる。
３．対比
　本願発明と引用例に記載された発明を対比すると、本願発明の「細胞が単一層以外の形態に置かれる可能性のある全体的に不規則な配置状態の細胞及びその他の物質を含む細胞学的検体の少なくとも一部分の視野を得るための顕微鏡手段と、この視野の画像を作成するカメラ手段と、この画像のデジタル表示を作成する画像デジタル化装置」は、画像入力部を構成すると見ることができ、本願発明の「細胞学的検体の上記デジタル表示内の対象物を検出可能な特徴に基づいて対象物を調べ、所定の細胞タイプらしい細胞及び最初の判断でこの所定の細胞タイプの特徴を持っていると思われる他の細胞及び物質を検出する第１分類装置と、及び上記第１分類装置により検出された対象物の中で上記所定の細胞タイプの細胞を上記の細胞及び物質から識別する第２分類装置」と引用例に記載された発明の「子宮頸部細胞の形態的特徴を画像処理とパターン認識の手法を応用して、明かに癌の疑いの無い献体をプレスクリーニングする子宮癌プレスクリーニング装置であって、粗診断では、４μピッチの粗い標本化で全スクリーニング領域を走査（処理量は１／１６となる）し、細胞核の濃度、面積、核／細胞質面積比の３特徴値の線形荷重和による悪性度を計算し、この上位、即ち癌の疑いの濃い細胞を選び出し、精診断では、１μピッチの精い標本化で該当する細胞の領域のみを走査し、上記３つの特徴値を再度求めると共に、核の形状を追加して、より精度の高い悪性度を計算する」部分の装置は、ともに「細胞学的検体内の対象物を検出可能な特徴に基づいて対象物を調べ、所定の細胞タイプらしい細胞及びこの所定の細胞タイプの特徴を持っていると思われる他の細胞及び物質を検出する装置」である点で共通し、引用例に記載された発明の「子宮癌プレスクリーニング装置」も「細胞学的検体分類装置」であることに違いはないことから、  両者は、
「画像入力部と、細胞学的検体内の対象物を検出可能な特徴に基づいて対象物を調べ、所定の細胞タイプらしい細胞及びこの所定の細胞タイプの特徴を持っていると思われる他の細胞及び物質を検出する装置とからなる細胞学的検体分類装置」であることで一致し、以下の点で相違する。
（相違点１）
　本願発明では、画像入力部は、「細胞が単一層以外の形態に置かれる可能性のある全体的に不規則な配置状態の細胞及びその他の物質を含む細胞学的検体の少なくとも一部分の視野を得るための顕微鏡手段と、この視野の画像を作成するカメラ手段と、この画像のデジタル表示を作成する画像デジタル化装置」で構成されているのに対して、引用例には画像入力部がどのように構成されているか具体的に記載されていない点。
（相違点２）
　本願発明では、「細胞学的検体内の対象物を検出可能な特徴に基づいて対象物を調べ、所定の細胞タイプらしい細胞及びこの所定の細胞タイプの特徴を持っていると思われる他の細胞及び物質を検出する装置」が、「細胞学的検体の上記デジタル表示内の対象物を検出可能な特徴に基づいて対象物を調べ、所定の細胞タイプらしい細胞及び最初の判断でこの所定の細胞タイプの特徴を持っていると思われる他の細胞及び物質を検出する第１分類装置と、及び上記第１分類装置により検出された対象物の中で上記所定の細胞タイプの細胞を上記の細胞及び物質から識別する第２分類装置」であって、第２分類装置が、ニューロコンピュータを有し、このニューロコンピュータに上記所定の細胞タイプの特徴が提供されトレーニングされるようになっているのに対して、引用例に記載されたものは、「粗診断では、４μピッチの粗い標本化で全スクリーニング領域を走査（処理量は１／１６となる）し、細胞核の濃度、面積、核／細胞質面積比の３特徴値の線形荷重和による悪性度を計算し、この上位、即ち癌の疑いの濃い細胞を選び出し、精診断では、１μピッチの精い標本化で該当する細胞の領域のみを走査し、上記３つの特徴値を再度求めると共に、核の形状を追加して、より精度の高い悪性度を計算する」ものである点。
４．当審の判断
　上記相違点について検討する。
（相違点１について）
　細胞診断装置において、顕微鏡手段とカメラ手段と画像デジタルか装置を用いることは、例えば特開昭５３−１４９３９１号公報にも記載されているように周知であり、細胞学的検体は、通常「細胞が単一層以外の形態に置かれる可能性のある全体的に不規則な配置状態の細胞及びその他の物質を含む」状態であると認められるから、引用例に記載された発明において、画像入力部を「細胞が単一層以外の形態に置かれる可能性のある全体的に不規則な配置状態の細胞及びその他の物質を含む細胞学的検体の少なくとも一部分の視野を得るための顕微鏡手段と、この視野の画像を作成するカメラ手段と、この画像のデジタル表示を作成する画像デジタル化装置」で構成することは、当業者が容易になし得たことである。
（相違点２について）
　引用例に記載された発明においても、粗診断で癌の疑いの濃い細胞を選び出し該当する細胞の領域について精診断を行っており、また、例えば特公昭５９−４７４５号公報に、細胞選択部で疑悪性と判定された細胞についてだけ特徴抽出を行い、その結果に基づいて診断部で診断を行うことが記載されているように、２段階で細胞診断を行うことは周知であるから、「細胞学的検体内の対象物を検出可能な特徴に基づいて対象物を調べ、所定の細胞タイプらしい細胞及びこの所定の細胞タイプの特徴を持っていると思われる他の細胞及び物質を検出する装置」が、「細胞学的検体の上記デジタル表示内の対象物を検出可能な特徴に基づいて対象物を調べ、所定の細胞タイプらしい細胞及び最初の判断でこの所定の細胞タイプの特徴を持っていると思われる他の細胞及び物質を検出する第１分類装置と、及び上記第１分類装置により検出された対象物の中で上記所定の細胞タイプの細胞を上記の細胞及び物質から識別する第２分類装置」を用いるようにすることは、当業者が容易になし得たことである。
　そしてその際に、第２分類装置が、ニューロコンピュータを有し、このニューロコンピュータに上記所定の細胞タイプの特徴が提供されトレーニングされるようになっているようにすることも、次の理由により、当業者が容易になし得たことである。
　すなわち、引用例及び特開昭５４−１６１９９１号公報に記載されているように、細胞の形態パターンを認識することにより細胞診断を行うことは周知であり、一方、ニューロコンピュータを用いてパターン認識を行うことも、特公昭５８−５３７９０号公報、特開昭５９−１６３６７９号公報及び日経エレクトロニクス４２７号（１９８７−８−１０）Ｐ．１１５−Ｐ．１２１に記載されているように周知であって、特公昭５８−５３７９０号公報には、パターン認識の適用分野として物体の認識（癌細胞の認識も含まれる。）が例示され、特開昭５９−１６３６７９号公報には、形態パターンの認識とは異なるものの、病気の診断への応用が言及されていることからみて、細胞の形態パターンをニューロコンピュータで認識して細胞診断を行うことは、当業者が容易になし得たことであり、また、第１分類装置と第２分類装置があるときに、特に第２分類装置にニューロコンピュータを用いることに格別の困難な点があったとも認められないから、結局、相違点２を格別のものと認めることはできない。
５．むすび
　以上のとおりであるので、本願発明は、引用例に記載された発明および周知技術思想に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものと認められるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
　よって、結論のとおり審決する。